AQC0448

Nanopublication — Analyse Computationnelle d'Image - AQC0448

Affirmation 1: Analyse Computationnelle d'Image - AQC0448

Analyse computationnelle d'image [3] de l'œuvre Trois [1] Fleurs (AQC0448) [2] par Arnaud Quercy [2] utilisant la méthode de regroupement regroupement k-means avec 10 paramètres d'extraction de couleurs. L'analyse comprend la distribution des couleurs, les métriques de texture, les mesures de luminosité/contraste, et la caractérisation des motifs spatiaux. Analyse effectuée le 2026-02-04.

Contexte

L'analyse effectuée selon MMIDS-CMP-2025 [3] comprend quatre catégories de métriques : (1) Distribution des couleurs via k-means (10 couleurs), (2) Analyse de texture utilisant les caractéristiques de Haralick, (3) Mesures de luminosité et contraste, (4) Caractérisation des motifs spatiaux. Image source [5] : 720x1008 pixels. Date d'analyse : 2026-02-04.

Analyse des Couleurs

Rang Couleur Hex % Famille Nom
1 1A0F1D 18.4 red-violet very dark gray
2 761F12 16.8 red-orange maroon
3 A33824 15.6 red-orange brown
4 C84A32 11.8 red-orange chocolate
5 C7896A 9.4 orange rosybrown
6 AB7156 9.4 orange indianred
7 4E4C5A 8.7 violet dusty mauve
8 766F71 4.3 gray dimgray
9 B2A39B 2.8 orange steel gray
10 E4D9D0 2.8 orange gainsboro
11 412833 0.3 red darkslategray [Accent]

Familles de Couleurs:

Famille %
red-orange 44.1
orange 24.4
red-violet 18.4
violet 8.7
gray 4.3
red 0.3

Couleurs d'Accent:

Hex Famille Nom Chroma
412833 red darkslategray 14.1

Analyse de Texture

Métrique Valeur
Global Roughness 0.192
Mean Local Roughness 0.009
Roughness Uniformity 0.012
Edge Density 0.025
Mean Gradient Magnitude 0.068
Gradient Variance 0.017
Gradient Smoothness 0.0
Directional Coherence 0.185
Pattern Complexity 0.112
Pattern Repetition 1.0
Detail Frequency Ratio 0.593
Spatial Variation 0.145
Texture Consistency 0.646

Analyse de Luminosité et Contraste

Métrique Valeur
Mean Brightness 0.347
Brightness Variance 0.192
Brightness Uniformity 0.447
Brightness Skewness 0.403
Brightness Entropy 7.457
Rms Contrast 0.192
Michelson Contrast 0.992
Weber Contrast 0.868
Mean Local Contrast 0.009
Contrast Uniformity 0.0
Dynamic Range 0.961
Effective Dynamic Range 0.604
Shadow Percentage 48.305
Midtone Percentage 47.292
Highlight Percentage 4.403
Shadow Clipping 0.0
Highlight Clipping 0.0
Tonal Balance 0.185
Fine Contrast 0.005
Medium Contrast 0.012
Coarse Contrast None
Multiscale Contrast Ratio 1.0
Edge Contrast 0.068
Contrast Clustering 0.354

Analyse de Distribution Spatiale

Métrique Valeur
Spatial Coherence 0.748
Color Clustering 0.601
Color Transition Smoothness 0.806
Transition Uniformity 0.888
Sharp Transition Ratio 0.1
Transition Directionality 0.155
Mean Saturation 0.572
Saturation Variance 0.065
Low Saturation Ratio 0.178
Medium Saturation Ratio 0.382
High Saturation Ratio 0.44
Saturation Clustering 1.0
Hue Concentration 0.73
Complementary Balance 0.0
Analogous Dominance 0.781
Temperature Bias 0.742

Méthodologie

Cette analyse emploie des méthodes computationnelles standardisées pour la caractérisation objective des images. L'extraction des couleurs utilise l'algorithme de regroupement k-means. L'analyse de texture applique l'extraction des caractéristiques de Haralick. Les métriques de luminosité incluent la moyenne, la variance et l'analyse de distribution. Les motifs spatiaux sont caractérisés par des mesures de cohérence et de regroupement. Toutes les méthodes sont déterministes et reproductibles. Analyse effectuée par les systèmes d'imagerie computationnelle de l'Institut Multimodal.

Références

[1] Arnaud Quercy (2023). Trois Fleurs — Catalog raisonné. https://arnaudquercy.art/en/catalogue-raisonne/AQC0448.html

[2] Quercy, A. (2025). Untitled - Gallery. https://artquamanima.com/fr/oeuvres/2023/01/trois-fleurs_52g.html

[3] Quercy, A. (2025). Computational Image Analysis Standard - MMIDS-CMP-2025 https://multimodal.institute/en/publications/2025/11/mmids-cmp-2025-computational-image-analysis-standard-dg1.html

Profil épistémique

Type de revendicationcomputational analysis
Voixthird person
Statut épistémiqueempirical measurement
Méthodologiecomputational analysis
Certitudehigh

Somme de contrôle (SHA-256)

a615578e0c8513e24512e6ff741471fbaa6bcca47fedd024c8c5ff29d1575f8f